这可以通过“文本分割”来解决。NLP 库具有将给定文本分解为的代码：

• 句子
• 短语
• 字

有了这个，您可以将文本分成句子并插入 . 或者 ？对于每个句子。同样，依赖树将有助于插入一些标点符号（不是全部）。

示例（将文本分成句子）：

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "I was expecting a surplus of cute close-ups but Burton does surprisingly little to win us over He's never been big on treacle but a bit more warmth in this chilly movie which barely follows the outline of the 1941 original would have gone a long way"
text_sentences = nlp(text)
for sentence in text_sentences.sents:
    print(sentence.text)

输出是：

我原以为会有很多可爱的特写镜头，但伯顿却出人意料地没有赢得我们的支持

和

他从来不喜欢糖浆，但在这部几乎没有遵循 1941 年原版轮廓的寒冷电影中多一点温暖会大有帮助

更多细节：https ://spacy.io/usage/linguistic-features